[트렌드 리포트] AI 인프라 전환 가이드 - 지금 준비해야 할 5가지

 

 

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 ]

📋 요약

AI 트래픽이 빠르게 증가하면서, 기존 데이터센터 구조만으로는 전력·냉각·네트워크 측면에서 한계에 직면하고 있습니다.

본 콘텐츠는 설문 데이터를 기반으로 기업이 준비해야 할 AI 인프라 전환 포인트 5가지를 정리하고,

kt cloud AI Innovation Center의 역할을 설명합니다.

---

안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 

AI 시대의 데이터센터는 단순한 저장 공간을 넘어, 서비스의 성패를 좌우하는 핵심 동력으로 진화하고 있습니다. 특히 고밀도 GPU 기반의 워크로드가 급증하면서, 기업들은 이제 전력·냉각·네트워크 전반을 재설계해야 하는 근본적인 변화에 직면해 있습니다. 

kt cloud는 지난 12월 17일, ‘AI Innovation Center 웨비나’에 참여한 실무자 200명을 대상으로 설문을 진행했습니다. 기업들이 현 인프라의 한계를 어떻게 느끼고 있으며, 향후 어떤 준비를 고민하고 있는지 구체적인 현황을 공유합니다.

---

AI 트래픽은 이미 증가하고 있다 - 문제는 ‘속도’다

 

설문 결과, 응답자의 77.6%가 최근 1~2년간 AI 관련 트래픽과 연산 수요가 크게 증가했다고 답했습니다. 이제 AI 도입은 실험 단계를 넘어 실제 서비스 전반으로 확산되고 있습니다. 관건은 '수요 증가 속도를 인프라가 따라잡을 수 있는가'입니다.

---

‘현 인프라로 버틸 수 있는가?’에 대한 확신은 절반 미만

향후 1~2년의 수요를 현재 구조로 감당할 수 있느냐는 질문에, '충분히 가능하다'는 응답은 8.1%에 불과했습니다. 반면, 절반 이상(52.4%)의 기업이 현재 인프라 구조에 대해 확신하지 못하거나 어려울 것으로 예상했습니다. 필요성은 체감하지만, 구체적인 대안을 찾지 못한 '인식의 단계'에 머물러 있는 셈입니다.

---

고밀도 서버 도입, 가장 큰 우려는 ‘전력’과 ‘운영 복잡성’

GPU 클러스터 등 고밀도 서버 도입 시 가장 우려되는 요소로 전력 용량 부족(50.5%)이 압도적 1위를 차지했습니다. 이어 운영 난이도(45.7%), 네트워크 병목(32.4%) 순으로 나타났습니다.

 

💡Insight

고밀도화는 AI 확산에 따른 필연적인 결과입니다. 전력과 냉각 문제는 단순히 운영의 불편함을 넘어, 비즈니스 연속성을 위협하는 구조적 제약이 되고 있습니다.

 

---

“기존 방식으론 한계”, 개선·전환 필요성 급증

 

 

기존의 공냉식 설계와 전력 구성으로 대응이 가능하다는 응답은 단 9%였습니다. 응답자의 85.8%는 기존 구조의 개선이나 전면 전환이 필요하다고 답했습니다. AI 인프라 전환은 이제 먼 미래의 숙제가 아니라, 지금 당장 해결해야 할 현실적인 과제임을 보여줍니다.

---

필요성은 알지만, 실행 계획은 ‘아직’

하지만 실제 준비 현황은 사뭇 다릅니다. 전환 계획을 수립한 기업은 9%에 불과하며, 41.4%는 여전히 필요성만 인지하고 있습니다. 이는 많은 기업이 전환의 방향성과 구체적인 실행 기준을 정의하는 데 어려움을 겪고 있음을 시사합니다.

---

차세대 데이터센터 기술, 이해 수준은 ‘중간 단계’에 머물러 있다

차세대 데이터센터 기술(액체 냉각, RoCEv2, 고밀도 랙 등)에 대한 기술 이해 수준을 묻는 질문에서는, ‘매우 높음’(16.7%), ‘어느 정도 이해’(40.0%), ‘제한적 이해’(31.9%), ‘거의 모름’(11.4%)로 나타났습니다. 절반 이상이 일정 수준의 이해를 가지고 있다고 응답했지만, 동시에 43.3%는 기술에 대한 이해가 제한적이거나 거의 없는 상태입니다. 이는 전환 필요성에 비해 기술적 판단을 내릴 수 있는 정보와 검증 경험이 충분히 축적되지 않았다는 점을 시사합니다. 

---

고객이 원하는 가치, “결국은 안정성”

AI 시대, 클라우드 제공자에게 기대하는 가장 큰 가치는 '안정적인 인프라 제공(36.7%)'이었습니다.

이는 고객이 단순히 ‘최신 기술’ 자체보다, AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 기반을 가장 중요한 가치로 인식하고 있음을 보여줍니다. 결국 AI 인프라 전환의 핵심은 기술 과시가 아니라 안정성과 신뢰성입니다. 

---

AI 인프라 전환 가이드 : 지금 준비해야 할 5가지

설문 결과를 종합하면, AI 인프라 전환을 위해 기업이 지금 점검해야 할 핵심 포인트는 5가지로 정리할 수 있습니다. 

1️⃣ AI 트래픽 증가를 전제로 한 ‘확장 한계선’을 먼저 정의해야 한다 2️⃣ GPU 증설을 ‘서버 확장’이 아닌 ‘인프라 구조 변화’로 접근해야 한다 3️⃣ 기존 공냉 중심 설계가 유효한 ‘구간’과 ‘한계 지점’을 구분해야 한다 4️⃣ 전환 필요성을 ‘논의’에서 ‘설계 판단’ 단계로 끌어올려야 한다 5️⃣ 차세대 AI 인프라 기술은 운영 반영 전, 실제 환경에서 실증되어야 한다

 

이번 설문 결과는 AI 수요가 빠르게 증가하는 반면, 이를 감당하기 위한 인프라 구조 전환은 아직 준비 단계에 머물러 있음을 분명히 보여줍니다. 특히 고밀도 GPU 환경에서 발생하는 전력·냉각·네트워크 문제는, 기존 데이터센터 구조만으로는 대응이 어려운 구조적 한계로 작용하고 있습니다. 

---

국내 최고 수준의 인프라 운영 역량, kt cloud가 AI 전환의 기준을 제시합니다.

kt cloud의 AI Innovation Center는 이러한 한계를 단순히 소개하는 공간이 아니라, 차세대 데이터센터 기술을 실제 환경에서 연구·실증하며 고객 가치 중심의 AI 인프라 기준을 검증하는 핵심 플랫폼입니다. 

kt cloud는 지속적인 기술 연구와 실증을 통해 데이터센터 기술혁신의 새로운 기준을 제시하고, 국내 AI 생태계가 안정적으로 성장할 수 있는 기반을 만들어가고 있습니다.  

kt cloud 데이터센터가 더 궁금하신가요?
✅ kt cloud 데이터센터 공식 홈페이지 : kt cloud DC
✅ 가산 AI 데이터센터 소개 영상 : 국내 최초 리퀴드 쿨링 상용화｜가산 AI 데이터센터
✅ AI Innovation Center 소개 영상 : AI 인프라의 새로운 기준 ｜kt cloud AI Innovation Center

---

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. AI 인프라 전환은 모든 기업에 해당되는 이야기인가요?

AI 학습·추론 등 AI 워크로드를 도입하거나 확대하는 기업이라면 규모와 관계없이 해당됩니다. AI 트래픽은 일반 IT 워크로드보다 연산 밀도와 전력·열 부하가 높아, 기존 데이터센터 구조의 한계를 더 빠르게 드러내는 특징이 있습니다.

Q. AI Innovation Center는 고객이 직접 테스트하는 PoC 공간인가요?

아닙니다. AI Innovation Center는 kt cloud가 차세대 AI 데이터센터 기술을 실제 환경에서 검증하고, 그 결과를 운영과 서비스 설계에 반영하기 위한 기술 실증 플랫폼입니다. 고객에게 제공될 인프라를 kt cloud가 먼저 검증하는 구조라는 점에서 차별화됩니다.

 

---